Desenvolvimento e validação de uma rede neural para análise de fluxo crítico de calor em reatores nucleares do tipo PWR

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Terng, Nilton
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=77546
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Pedro Carajilescov
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spelling Desenvolvimento e validação de uma rede neural para análise de fluxo crítico de calor em reatores nucleares do tipo PWRFLUXO CRÍTICO DE CALORREDES NEURAISDNBCRITICAL HEAT FLUXArtificial Neural networkPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENERGIA - UFABCOrientador: Prof. Dr. Pedro CarajilescovDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Energia, 2015.Fluxo Crítico de Calor (FCC) consiste no principal limite termohidráulico de reatores do tipo PWR, que representa a opção nuclear brasileira. Trata-se, ainda, de um fenômeno de entendimento limitado. Em projetos, a estimativa de seu valor é realizada apenas por correlações empíricas, resultando valores aproximados, com elevadas incertezas. O presente projeto consiste no desenvolvimento de um método computacional para o cálculo do FCC, através de conceitos de Redes Neurais Artificiais, programado na linguagem Fortran, utilizando para treinamento e teste os dados das chamadas "Look up Tables" (LUT). Considerou-se a faixa de variação dos dados das tabelas, com a pressão variando de 1 e 21 MPa, fluxo de massa, na faixa de 50 a 8000 kg m-2 s-1 e título do escoamento entre - 0,5 a 0,9. Comparando os resultados da RN com a LUT, a média da razão dos valores resultou em 0,993, com o erro médio quadrático de 13,3%. Com a rede neural foi realizado o estudo paramétrico do FCC, para observar a influência dos parâmetros operacionais tais como pressão, fluxo de massa e título termodinâmico. Observa-se o aumento do FCC com o aumento do fluxo de massa e a atenuação do FCC com o aumento da pressão e título, como esperado. Porém algumas tendências imprevistas ocorreram, as quais podem ser atribuídas à incerteza dos dados, ou por fatos desconhecidos do fenômeno. A aplicação da rede neural em geometrias de feixe de varetas com arranjo quadrado apresentou bons resultados pelo método de balanço de energia (HBM) e a correção de PEI com erro médio quadrático de até 20,08%. Pelo método da substituição direta (DSM), foram elaborados diversos métodos de correção para adaptar os valores da rede neural à geometria de feixe de varetas. Os resultados não foram satisfatórios, pois apresentaram erro médio quadrático elevado, sendo o menor erro médio quadrático alcançado de 19,92%, utilizando uma rede neural com o espectro de parâmetros de entradas restritos e fator de correção multivariável. A correlação de EPRI com a correção de PEI apresentou resultado de erro médio quadrático de 18,73%, sendo menor que todos os métodos desenvolvidos nesse projeto. Portanto, o método de rede neural, desenvolvido nesse trabalho, não se revelou satisfatório para aplicação em feixe de varetas.The critical heat flux (CHF) is one of the principal thermal hydraulic limits of PWR type nuclear reactors. To date, the CHF phenomenon is not well understood. So, for design purpose, the CHF is usually estimated by empirical correlation, resulting in approximate values, with high uncertainties. As an alternative to traditional methods, the present work consists in the development of an artificial neural network (ANN) to estimate the CHF, based on Look Up Table CHF data, published by Groeneveld (2006). Three parameters were considered in the development of the ANN: the pressure in the range of 1 to 21 MPa, the mass flux in the range of 50 to 8000 kg m-2 s-1 and the thermodynamic quality in the range of - 0,5 to 0,9. Comparing the ANN predictions with the data of the Look Up Table, it was observed an average of the ratio of 0.993 and a root mean square error (rms) of 13.3%. With the developed ANN, a parametric study of CHF was performed to observe the influence of each parameter in the FCC. It was possible to note that the CHF decreases with the increase of pressure and thermodynamic quality, while CHF increases with the mass flow rate, as expected. However, some erratic trends were also observed which can be attributed to either unknown aspect of the FCC phenomenon or uncertainties in the data. The ANN application in square array of rods bundle demonstrated nice result for the heat balance method (HBM) with the PEI correction resulting in rms of 20,08%. A few methods of correction were developed for the direct substitution method (DSM) to adapt the ANN in rod bundle geometry. The results wasn¿t satisfactory, because the best rms reached was 19.92%, using the ANN with restricted input range and multivariable correction factor. EPRI correlation with PEI correction results in rms of 18.73%, being better than all of developed methods in this project. Therefore, the ANN method, developed in this work, does not seem to be satisfactory for the application in rod bundle.Carajilescov, PedroMoreira, João Manoel LosadaPessanha, Jorge Alexandre OnodaTerng, Nilton2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf128 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=77546http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=77546&midiaext=70993http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=77546&midiaext=70992Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=77546porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-03-22T16:07:12Zoai:BDTD:77546Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-03-22T16:07:12Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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